但是 ， 大数据离不开数据分析，数据分析 。有很多我们需要的数据，也有很多我们不需要的数据，去除噪声并使数据“平滑”的技术包括分箱、回归和异常值分析，其中大数据的普及度最高 ， 因为很多行业都积累了庞大的原始数据，对企业决策有帮助的数据可以通过数据分析获得 ， 大数据技术可以比传统的数据分析技术更好 。
1、机器学习中的数据预处理有哪些常见/重要的工具大数据发展面临的挑战:目前大数据发展仍面临诸多挑战，包括七大挑战:业务部门缺乏明确的大数据需求，导致数据资产逐渐流失；内部数据孤岛严重 ， 导致数据价值无法充分挖掘；数据可用性低 ， 数据质量差，使数据无法使用；与数据相关的管理技术 。机器学习常见的数据预处理:原始数据存在的几个问题:不一致；重复；包含噪音；高维度 。1.1数据挖掘使用数据的原则尽可能给属性名和属性值赋予明确的含义；删除唯一属性；消除重复性；合理选择相关领域 。
2、大数据预处理有哪些技术及方法呢?1)数据清理数据清理例程是通过填充缺失值、平滑噪声数据、识别或删除异常值以及解决不一致来“清理数据” 。2)数据集成数据集成过程集成来自多个数据源的数据 。3)数据规格数据规格是为了得到数据集的简化表示 。数据规格包括尺寸规格和数值规格 。4)数据转换采用标准化、数据离散化和概念分层，使数据挖掘可以在多个抽象层次上进行 。
1)缺失值对于缺失值的处理，一般能补就尽量补，补不上就丢弃 。通常的处理方法有:忽略元组，手动填充缺失值，用全局变量填充缺失值，用属性的中心度量填充缺失值，用属于同一类的所有样本的属性的平均值或中值作为给定元组，用最可能的值填充缺失值 。2)噪声数据噪声是被测变量的随机误差或方差 。去除噪声并使数据“平滑”的技术包括分箱、回归和异常值分析 。
3、数据清洗的方法有哪些?如今，科学技术取得了前所未有的发展 。正是由于这个原因，许多科学技术取得了巨大的进步 。这几年出现了很多名词，大数据，物联网，云计算 ， 人工智能等等 。其中大数据的普及度最高，因为很多行业都积累了庞大的原始数据 ， 对企业决策有帮助的数据可以通过数据分析获得，大数据技术可以比传统的数据分析技术更好 。但是，大数据离不开数据分析，数据分析 。有很多我们需要的数据，也有很多我们不需要的数据 。
4、常用的数据净化方法?【数据分析 分箱,spss数据分析箱线图】 1 。解决数据质量问题，如人的属性中性别、籍贯、年龄等数据缺乏唯一性，如不同来源数据重复情况下数据的权威性，如同一指标出现多个来源的数据，不同数值数据的合法性，如数据与常识不一致 ， 市区行驶速度达到400km/h数据的一致性，如不同来源的指标不同，实际内涵和意义相同 。数据清洗的结果是对各种脏数据对应的干净的、连续的数据进行数据统计、数据挖掘等 。
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